Краткая информация. Обучающие и тестовые наборы в машинном обучении.
В машинном обучении обучающие и тестовые наборы являются важнейшими компонентами, используемыми для создания, проверки и оценки моделей. Обучающий набор используется для обучения модели машинного обучения, а тестовый набор используется для оценки производительности модели. Вместе эти два набора данных играют жизненно важную роль в обеспечении эффективности и результативности алгоритмов машинного обучения.
История возникновения обучающих и тестовых наборов в машинном обучении и первые упоминания о них
Концепция разделения данных на обучающие и тестовые наборы уходит корнями в методы статистического моделирования и проверки. Он был введен в машинное обучение в начале 1970-х годов, когда исследователи осознали важность оценки моделей на невидимых данных. Эта практика помогает гарантировать, что модель хорошо обобщает, а не просто запоминает обучающие данные — явление, известное как переобучение.
Подробная информация об обучающих и тестовых наборах в машинном обучении. Расширение темы Обучение и тестовые наборы в машинном обучении
Наборы для обучения и тестирования являются неотъемлемой частью конвейера машинного обучения:
- Обучающий набор: используется для обучения модели. Он включает в себя как входные данные, так и соответствующий ожидаемый результат.
- Тестовый набор: используется для оценки производительности модели на невидимых данных. Он также содержит входные данные вместе с ожидаемыми выходными данными, но эти данные не используются в процессе обучения.
Наборы проверки
Некоторые реализации также включают набор проверки, отделенный от обучающего набора, для точной настройки параметров модели.
Переоснащение и недостаточное оснащение
Правильное разделение данных помогает избежать переобучения (когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо на невидимых данных) и недостаточного подбора (когда модель плохо работает как на обучающих, так и на невидимых данных).
Внутренняя структура обучающих и тестовых наборов в машинном обучении. Как работают обучающие и тестовые наборы в машинном обучении
Обучающий и тестовый наборы обычно делятся на один набор данных:
- Обучающий набор: обычно содержит 60-80% данных.
- Тестовый набор: включает в себя оставшиеся данные 20-40%.
Модель обучается на обучающем наборе и оценивается на тестовом наборе, обеспечивая объективную оценку.
Анализ ключевых особенностей обучающих и тестовых наборов в машинном обучении
Ключевые особенности включают в себя:
- Компромисс смещения и дисперсии: Балансировка сложности, чтобы избежать переоснащения или недостаточного оснащения.
- Перекрестная проверка: метод оценки моделей с использованием различных подмножеств данных.
- Обобщение: обеспечение хорошей работы модели на невидимых данных.
Напишите, какие типы обучающих и тестовых наборов существуют в машинном обучении. Используйте таблицы и списки для записи
| Тип | Описание |
|---|---|
| Случайное разделение | Случайное разделение данных на обучающие и тестовые наборы |
| Стратифицированный раскол | Обеспечение пропорционального представительства классов в обоих наборах |
| Разделение временных рядов | Разделение данных в хронологическом порядке для данных, зависящих от времени |
Использование обучающих и тестовых наборов в машинном обучении сопряжено с различными проблемами:
- Утечка данных: Обеспечение отсутствия утечки информации из тестового набора в процесс обучения.
- Несбалансированные данные: Обработка наборов данных с непропорциональным представлением классов.
- Высокая размерность: Работа с данными, имеющими большое количество функций.
Решения включают тщательную предварительную обработку, использование правильных стратегий разделения и использование таких методов, как повторная выборка для несбалансированных данных.
Основные характеристики и другие сравнения с аналогичными терминами в виде таблиц и списков.
| Срок | Описание |
|---|---|
| Обучающий набор | Используется для обучения модели |
| Тестовый набор | Используется для оценки модели |
| Набор проверки | Используется для настройки параметров модели. |
Будущие достижения в этой области могут включать:
- Автоматизированное разделение данных: Использование искусственного интеллекта для оптимального разделения данных.
- Адаптивное тестирование: Создание наборов тестов, которые развиваются вместе с моделью.
- Конфиденциальность данных: Обеспечение соблюдения ограничений конфиденциальности в процессе разделения.
Как прокси-серверы можно использовать или связывать с обучающими и тестовыми наборами в машинном обучении
Прокси-серверы, такие как OneProxy, могут облегчить доступ к разнообразным и географически распределенным данным, гарантируя, что обучающие и тестовые наборы будут репрезентативными для различных реальных сценариев. Это может помочь в создании более надежных и хорошо обобщенных моделей.
